（来源：上观新闻）
一、蝴蝶效📛⚒应：.map🦈 后缀引发的“硅⬆🏢谷惨案🧢” 作者声🏫明：该图片由AI💍生成 多🎈👔年前马克·💬安德森🕶♓（Marc An🌭drees🇲🇳😎sen）的一📫句话“软件正🇵🇷在吞噬世⛷界”定义了🕺🤑移动互联网🇸🇷🇸🇰时代，今天的现实🇸🇱🌰则是：🇹🇯低级失误正在吞⛑噬闭源AI🖥。还是那句话，安🐟卓阵营不🤸♀️缺好硬件👱♀️，中国手🚛机厂商也有🇨🇮🤷♀️用不完的好点子，🥀但光靠产品创新👝，恐怕很难💬🔮把苹果⚱👩🍳彻底赶下神坛🤔🇮🇱。作者声明：👧该图片由A💿I生成 这顿🇹🇱全球开发者的“免🗾费午餐”0️⃣⚰，大幅抹平了🇰🇬AI 🇮🇷精品国产卡二2卡3卡4卡乱码Agen🇸🇹🍆t的工程👨⚖️化门槛🍄。
让我们用一个简👿化示例说明，假设😁训练语料⛳包含以下词汇及👩👩👦出现频率：📖🔐 “hug”🍷：10次 “p🔆ug”：5次 🦢🧜♀️“pun🎚🏫”：12次 ☪“bun”：4🇨🇴🧗♂️次 “hugs”🔺：5次 第一🧯步：将🧒🧖♂️所有词拆🎼🧪分为字符，🤳添加结束符 🎮🤔“hug” →🌂📲 “h ⬅u g ” “p📈ug”🖼🇬🇩 → “💹🇳🇵p u 🏔🥜g ” “p🇱🇮2️⃣un” → “p🌆🇲🇴 u n 🧹🎖” “bun💣” →🚩 “b u 🥍n ” “hu😏🇹🇫gs” → “h🦎👌 u g s🕧 ” 初始词↗🇱🇹汇表仅包含基础字🇧🇯符：{b, g,❌ h, n🕜🍴, p👁🇨🇴, s,🇸🇲 u, 🔏} 第二步：▶🖍统计相邻字符对的😝🎺出现频率 “u 👨🏭g”：15次🚍🧨（来自“hu🇪🇪g”的🔘🎺10次 +🇳🇴 “hugs”的🏌5次） “u🎸🇦🇲 n”：1👨👨👦🏃♀️6次（来自“p🛅un”的1️⃣✌12次 + “🧴🇹🇦bun”的📚⭐4次）😜 “p u”：🗄😪17次（来自“🐈Ⓜpug”的5次 👨🦰+ “pun”的🦖👥12次） 🔛😔第三步：🇩🇰合并最高👨🦳频字符对 假设🤪“p u”频率🌫🎋最高（17📯次），创🇹🇨建新符号“🇨🇭☂pu”， 🇬🇱🇧🇲词汇表🇻🇮🇲🇫扩展为：{b, 🦏g, h, n,👨❤️💋👨 p, s, ⌚🚑u, , 🇦🇲😮pu}🇬🇪👨✈️ 第四步👋🎎：迭代重复 继🍼续统计新语🔢🇹🇹料中的字符🐵对频率，合并下一👁️🗨️个最高🎽频对，😗🇱🇹直到达到预🇧🇼👏设的词汇表大小（🍌🇧🇮如GP🇩🇬🔌T-2为50✴🇦🇼,257个t🇲🇸🏆oken）🕵️♀️📪。
